棉花（Gossypium spp.）是全球最重要的天然纤维作物之一，也是保障我国纺织工业稳定运行的重要战略物资。过去十年，面对种植面积调整、劳动力成本上升、资源环境约束加剧以及高品质纤维需求增长，我国棉花产业加快由劳动密集型生产向机械化、精准化和智能化转型。与此同时，高通量测序、全基因组关联分析、多组学、泛基因组、基因组选择和基因编辑等技术快速发展，推动棉花育种从依赖经验的表型选择迈向数据驱动的分子设计育种。如何将基因组研究、品种改良与区域化栽培技术真正衔接起来，已成为提升我国棉花产业竞争力和可持续发展能力的关键。

近期，浙江大学、中国农业科学院、山东省农业科学院、新疆维吾尔自治区农业科学院棉花研究所、石河子大学等单位科研人员共同完成完成的题为“Cotton science and production in China: A decade of progress and prospects”的综述在Journal of Integrative Agriculture（《农业科学学报（英文）》，JIA）优先在线发表。

该综述系统梳理了2015—2025年我国棉花生产、消费、基因组学、分子育种与栽培技术进展，并提出未来十年棉花设计育种和智慧生产的发展路线。

面积下降，产量为何仍能增长？

过去十年，我国棉花生产布局持续向优势产区集中。根据国家统计局年度数据，2025年全国棉花种植面积较2015年下降约21.6%，总产量由560.5万吨增至664.1万吨，增长约18.5%；单位面积产量由1,475.3 kg ha⁻¹提高至2,229.0 kg ha⁻¹，增长约51.1%。这些变化与品种更新、精准水肥管理、机械化生产和“矮、密、早、膜”栽培模式的发展同期发生。新疆已成为我国棉花生产的核心区域。规模化种植、膜下滴灌、农机农艺融合和集中成熟栽培体系，显著提高了生产效率与资源利用效率。与此同时，黄河和长江流域棉区则通过晚播增密、前茬收获后直播、化学打顶和高效脱叶等轻简化措施，提高棉花生产对劳动力短缺和复杂轮作制度的适应能力。

图1 2015—2025年中国棉花产量、单产及代表性技术进展

从草图/单一基因组到T2T/泛基因组：棉花基因组研究进入新阶段

过去十年，棉花基因组学由单一草图基因组逐步走向高质量染色体组装、端粒到端粒（T2T）基因组和泛基因组研究。二倍体祖先种、陆地棉、海岛棉、野生棉种和现代栽培品种的基因组资源相继完善，使研究人员能够更系统地识别单核苷酸变异、插入缺失、存在—缺失变异以及大尺度结构变异。这些资源不仅加深了对棉花起源、驯化与亚基因组演化的认识，也为解析纤维品质、产量、株型、抗病性和逆境适应性的遗传基础提供了更精细的“基因组地图”。研究方向由“在单一参考基因组上寻找关联位点”，逐渐转向“在群体和泛基因组尺度寻找可直接用于育种的优异单倍型与结构变异”。

图2 过去十年棉花基因组测序与组装研究的发展历程

关键性状基因克隆与育种应用

围绕纤维长度、强度、马克隆值、铃重、铃数、衣分、腺体形成、黄萎病和枯萎病抗性，以及干旱、盐碱、高温和低温耐受性，我国科研人员鉴定出一批关键位点、候选基因和调控模块。高密度SNP芯片、液相芯片及面向功能位点开发的分子标记，为标记辅助选择和优异等位基因聚合提供了重要工具。在抗病研究方面，相关工作已从抗性位点定位，深入到病原识别、免疫信号传导、效应蛋白—宿主互作、细胞壁防御、激素互作、次生代谢以及生长—防御平衡等多个层次。但综述同时指出，基因发现并不等同于育种应用。许多候选基因仍主要在实验室或温室中得到验证，能否在不同遗传背景、生态区域和多年田间条件下保持稳定效应，仍需严格检验。

图3 纤维品质与产量相关显著性状基因的染色体定位

图4 同心框架概述中国棉花抗病研究：从基因发掘到应用转化

“集中成熟”串联起不同棉区的高效生产模式

“集中成熟”视为我国棉花高效栽培的重要理论主线，即通过协调群体结构、光合高峰、成铃高峰与光热资源，使棉铃在时间和空间上更加集中，为机械采收创造条件。在新疆，精量单粒播种、干播湿出、膜下滴灌、水肥药协同调控、缩节胺化学调控以及脱叶催熟共同构成全程机械化生产体系。相关模式在维持或提高产量的同时，可降低灌溉水和氮肥投入，并改善机采棉含杂率。在黄河和长江流域，生产模式则更强调轻简化与韧性：单作棉采用“适当晚播+增密+化学调控”，麦后、油后或蒜后棉采用“收获后直播+增密”，以减少育苗移栽、整枝打顶等劳动投入，提高生产收益和轮作适配性。

图5 新疆现代棉花生产技术体系：精量播种—整齐出苗—集中成熟—机械采收

未来十年：育种与生产将走向“数据—模型—决策”融合

未来棉花科技创新应重点突破以下方向：

一是拓宽遗传基础。深入利用野生棉种、地方品种、过时但具有特殊性状的老品种以及MAGIC、NAM等复杂群体，通过图泛基因组和超级泛基因组发掘传统SNP分析难以捕获的结构变异和稀有优异等位基因。

二是提高育种速度。将快速育种、幼胚培养、非基因型依赖遗传转化、CRISPR/Cas多靶点编辑、无人机高通量表型鉴定等技术整合起来，缩短世代周期，加快优异性状导入和多基因聚合。

三是由经验选择转向预测设计。利用基因组选择、人工智能和虚拟杂交模拟，对复杂多基因性状和基因型×环境互作进行预测，为不同生态区设计兼顾产量、品质、抗逆性和机采适应性的理想株型。

四是建设智慧生产体系。以“空—天—地”一体化监测网络连接物联网、无人机、卫星遥感和自动水肥控制设备，推动棉花生产由“采集数据”升级为“形成决策”。其中，统一数据标准、区域化验证算法和与产量形成直接关联的生长决策指标，是未来需要重点解决的基础问题。

图6 未来十年棉花育种路线图：种质变异发掘、先进技术与数据驱动育种体系协同发展

过去十年，中国棉花科技进步不仅体现在单产提高和机械化水平提升，也体现在研究与生产逻辑的深刻变化：基因组研究由“读出序列”迈向“解析变异”，育种由“经验选择”迈向“预测设计”，栽培管理由“增加投入”迈向“精准调控”，智慧农业则开始由“设备应用”迈向“模型决策”。未来，只有进一步打通种质资源、基因发现、品种培育、区域栽培和数字决策之间的链条，才能把科研突破稳定转化为田间生产力，推动我国棉花产业向高产、优质、绿色、智能和更具韧性的方向发展。

浙江大学方磊教授、中国农业科学院棉花研究所胡冠菁研究员和山东省农业科学院张艳军研究员、中国农业科学院生物技术研究所梁成真研究员和新疆维吾尔自治区农业科学院棉花研究所郑巨云研究员共同第一作者；浙江大学方磊教授、张天真教授、中国农业科学院棉花研究所马雄风研究员、山东省农业科学院董合忠研究员和石河子大学张旺锋教授为共同通讯作者。

本研究获得新疆维吾尔自治区财政科技计划稳定支持项目（2023A01）、国家自然科学基金项目（32341024）和新疆人才发展基金项目（XJRC-2025-KJ-YJ-CXPT-172）资助。

Cite the article: Lei Fang, Guanjing Hu, Yanjun Zhang, Chengzhen Liang, Juyun Zheng, Shangkun Jin, Lei Shao, Yabing Li, Mirza Muhammad Ahad Baig, Wangfeng Zhang, Hezhong Dong, Xiongfeng Ma, Tianzhen Zhang. 2026. Cotton science and production in China: A decade of progress and prospects. Journal of Integrative Agriculture, Doi.org/10.1016/j.jia.2026.09.028

https://doi.org/10.1016/j.jia.2026.09.028

Journal of Integrative Agriculture（《农业科学学报（英文）》, JIA）由中华人民共和国农业农村部主管，中国农业科学院与中国农学会主办，中国农业科学院农业信息研究所承办。综合性英文学术期刊，月刊。创刊于2002年，现任主编为中国科学院院士陈化兰。JIA主要栏目有作物科学、园艺、植物保护、动物科学、动物医学、农业生态环境、食品科学、农业经济与管理等。刊稿类型有综述、研究论文、简报以及评述等。全部论文在Elsevier-ScienceDirect (SD) 平台OA出版。最新SCI影响因子5.7，位于SCI-JCR农业综合学科Q1区。中国科学院分区农林科学1区。2016年以来先后获得中国科协等部委 “提升计划”“登峰计划”“卓越计划”项目支持。

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